Сотрудник лаборатории нейронных систем и глубокого обучения Исследовательского центра прикладных систем искусственного интеллекта МФТИ Тимур Ионов в составе группы московских инженеров разработал нейросеть для наблюдения за неркой, сообщает VK-группа МФТИ-Физтех.
Разработчики сделали модель машинного обучения для детекции нерки, проходящей через рыбоучётное заграждение КамчатНИРО. Интеллектуальная система в режиме реального времени собирает и отправляет информацию о ситуации в акватории сотрудникам заповедника. По этим данным они смогут устанавливать квоты на вылов нерки.
Автоматика может отслеживать не только пути миграции и численность рыб в акваториях. Система применима для поиска любых движущихся объектов: животных, людей, наземного и водного транспорта. Используя одну нейросеть, заказчик сможет наблюдать за всей глубоководной фауной.
"Основа решения - это сильная модель, способная работать в различных погодных условиях. Однако главная сложность была в создании практичного инструмента для ученых-океанологов и сотрудников службы мониторинга Южно-Камчатского заказника. Нам удалось разработать интерактивного ассистента разметки, а также инструменты аналитики. Нейросеть способна вести подсчет уникальных рыб, животных или людей. Сервис аналитики предоставляет отчет о количестве объектов от геопозиции и времени, предоставляет тепловую карту перемещения на местности", - рассказал сотрудник лаборатории нейронных систем и глубокого обучения Исследовательского центра прикладных систем искусственного интеллекта МФТИ Тимур Ионов.
